## ANALISIS NEURAL NETWORK STRUKTUR BACKPROPAGATION SEBAGAI METODE PERAMALAN PADA PERHITUNGAN TINGKAT KEMISKINAN DI INDONESIA
Astriana Mulyani Jurusan Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No. 18, Jakarta Pusat astriana.atm@nusamandiri.ac.id
Abstract- Poverty  is  a  condition  in  which  people lack  ability  in  traditionally  devoted  their  primary. (Boa,2008)  defines  "Structural  poverty  is  poverty, suspected  uncaused structure from the condition of structures, or unfavorable life order". The expected amount of poverty can be reduced.
In  order  to  reduce  the  number  of  poverty  to  be known  beforehand  what  factors  are  the  cause  of the  poverty  level  is  high  or  low.  With  the Backpropagation  Neural  Network  structures  for forecasting  the  calculation  of  the  poverty  level  in Indonesia.
Based  on  the  analysis  carried  out  apparently backpropagation  neural  network  method  yields more accurate in forecasting the calculation of the poverty  level  in  Indonesia  because  these  methods do  traning  repeatedly  to  get  the  best  models  and can also be analyzed mathematically.
Keywords : backpropagation neural network, method, Poverty,
Intisari - Kemiskinan
merupakan kondisi masyarakat  dimana  ketidak  mampuannya  dalam memenuhi  keburuhan  primer  mereka.  (Boa, 2008)  mendefinisikan  “Kemiskinan  struktural adalah  kemiskinan  yang  ditengarai  atau didalihkan  bersebab  dari  kondisi  struktur,  atau tatanan  kehidupan  yang  tak  menguntungkan”. Yang  diharapkan  jumlah  kemiskinan  dapat diturunkan.
Agar  dapat  menurunkan  jumlah  kemiskinan sebelumnya harus diketahui faktor-faktor apa saja yang  menjadi  sebab  tingkat  kemiskinan  tinggi atau  rendah.  Dengan Neural  Network  struktur Backpropagation untuk    peramalan  pada perhitungan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia. Berdasarkan  analisa  yang  dilakukan  ternyata neural  network  backpropagation metode  yang memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam peramalan  pada  perhitungan  tingkat  kemiskinan di  Indonesia  karena  metode  ini  melakukan traning  yang  berulang-ulang  untuk  mendapatkan model  terbaik  dan  juga  bisa  dianalisa  secara matematika.
Kata kunci: Kemiskinan, Metode, Neural network backpropagation
PENDAHULUAN Dalam  hasil  Penelitian  (Rohmatullah,  2007) dan  kawan-kawan  yang  berjudul Logika  Fuzzy dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Peningkatan Mutu The Hitam mengatakan “bahwa logika fuzzy dapat  digunakan  untuk  mentukan  parameter proses  terpenting  guna  dijadikan  faktor  utama guna  meningkatkan  mutu  teh  hitam  dan  model jaringan  syaraf  tiruan  sebagai  alat  yang  dapat digunakan untuk prediksi pengawasan parameter proses secara otomatis”.
Menurut (Septiani, 2005) dengan kawan- kawan dalam jurnal yang berjudul Sistem Intelijen Prediksi  dan  Penilaian  Kualitas  Susu  Pasteurisasi dengan  menggunakan  Logika  Fuzzy  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  menjelaskan  bahwa  ” Jaringan Syaraf  Tiruan  menghasilkan  prediksi  suhu pasteurisasi untuk satu bulan yang akan dating” Menurut  Penelitian  (M.Fuad,  2011)  yang berjudul
Prediksi
Ketersediaan Beras di Masyarakat  dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  Upaya Peningkatan  Ketahanan  Pangan  mengatakan bahwa  “ Logika  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan dapat  digunakan  dalam  membangun  system intelejen  untuk  memprediksi  ketersediaan  beras di Masyarakat”.
Berdasarkan  hasil  penelitian-penelitian di  atas,  maka  dalam  penelitian  ini  penulis  akan memprediksi  atau  peralaman  dalam  perhitungan tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  dengan  neural network struktur backpropagation.

## BAHAN DAN METODE
1. Neural network
Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk pemodelan  perkiraan  adalah  sebagai  berikut (Kusumadewi dan Purnomo, 2010):
a. Preprosessing/ Normalisasi Pada proses perkiraan menggunakan Backpropagation  Neural  Network,  sebelum dilakukan pelatihan, data input dan target output harus  dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Normalisasi adalah  penskalaan  terhadap  nilai-nilai  masuk  ke dalam suatu range tertentu. Hal ini dilakukan agar nilai input dan target output sesuai dengan range dari  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam jaringan.
Data  input  dan  target  output  dinormalisasi dengan  cara  membawa  data  ke  bentuk  normal yang  memiliki  mean  =  0  dan  standar  deviasi  =1, berdasarkan  metode  Z-Score  dengan  formula sebagai berikut:
Deviasi dar S Rata Lama Nilai
Baru Nilai tan
2  
kemudian  nilai  baru  tersebut  dikonversi  dan dicari  luasnya  di  bawah  kurva  dengan menggunakan kurva normal-Z.
b. Pemilihan Variabel Input Pemilihan variabel dilakukan dengan mengeliminasi  variabel  yang  tidak  berguna  dan mempertahankan
variabel-variabel yang memberikan  nilai  korelasi  yang  cukup  signifikan terhadap variabel output .
c. Perancangan Struktur Jaringan yang Optimum Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan jumlah lapisan input , lapisan tersembunyi ( hidden layer ),  dan  lapisan output .  Jumlah  lapisan  input
berdasarkan  pada  banyaknya  data  yang mempengaruhi  perkiraan.  Sedangkan  banyaknya lapisan  output  adalah  banyaknya  hasil  output perkiraan yang dicari.
d. Pemilihan Koefisien Pembelajaran ( Learning Rate ) dan Momentum Besarnya learning  rate akan  berimplikasi pada besarnya langkah pembelajaran. Momentum dalam neural  network adalah  perubahan  bobot yang didasarkan pada arah gradient pola terakhir dan  pola  sebelumnya.  Pada  pembangunan jaringan Backpropagation yang  akan  digunakan dalam  perkiraan,  hasil  keputusan  yang  kurang memuaskan
dapat
diperbaiki
dengan menggunakan learning  rate dan momentum secara  trial  and  error  untuk  mendapatkan  nilai bobot  yang  optimum  agar mean  square  error (MSE)  dan mean  absolute  percentage  error (MAPE) jaringan dapat diperbaiki.
e. Pemilihan Struktur Jaringan yang Optimum dan Penggunaannya untuk  Peramalan Jaringan  yang  memiliki  nilai  MSE  dan  MAPE terendah  dipilih  sebagai  jaringan  yang  optimum dan digunakan untuk perkiraan.
f. Postprosessing/Denormalisasi
Setelah  proses  pelatihan  dan  pengujian selesai, untuk mengembalikan nilai ternormalisasi output  jaringan  ke  nilai  yang  sebenarnya, dilakukan proses denormalisasi atau postprosessing. penelitian    ini  adalah  semua  pustaka dan  laporan    penelitian  yang  telah  dilakukan baik  dalam  bentuk  jurnal  maupun  kumpulan seminar  nasional  yang    berhubungan  dengan jaringan  syaraf  tiruan.   Terdapat  beberapa tahap  dalam  pengolahan  data  eksperimen,  pada penelitian  ini  menggunakan  model  Cross- Standard  Industry  for  Data  Mining  (CRISP-DM), yaitu seperti terlihat pada diagram di bawah ini: (Sumathi, 2006)
Busines  understanding  adalah  pemahaman tentang substansi dari kegiatan data mining yang akan dilakukan, kebutuhan dari perspektif bisnis. Kegiatannya  antara  lain:  menentukan  sasaran atau  tujuan  bisnis,  memahami  situasi  bisnis, menentukan  tujuan  data  mining,  dan  mebuat perencanaan  strategi  serta  jadwal  penelitian. Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan Neural Network  Struktur  Backpropagation sebagai metode    peramalan  pada  perhitungan  tingkat kemiskinan di Indonesia.
Data
Understanding
adalah fase mengumpulkan  data  awal,  mempelajari  data untuk  bisa  mengenal  data  yang  akan  dipakai, mengidentifikasi  masalah  yang  berkaitan  dengan kualitas  data,  mendeteksi  subset  yang  menarik dari  data  untuk  mebuat  hipotesa  awal.  Pada  fase ini  akan  ditentukan  atribut-atribut  yang digunakan untuk membangun model. Data preparation sering disebut sebagai fase yang padat  karya.  Aktifitas  yang  dilakukan  antara  lain memilih table atau field sebagai bahan untuk data mining  (set  data  mentah).  Dalam  penelitian  ini menggunakan  data  online  yang  bersumber  dari Badan  Pusat  Statistika,  data  tentang  kemiskinan yang diperoleh untuk penelitian ini sebanyak 231 record ,  dimana  80%  dari  data  tersebut  sebagai data  training,  dan  20%  dari  data  sebagai  data testing.    Untuk  mendapatkan  data  yang berkualitas,  beberapa  teknik preprocessing digunakan, yaitu:  (Vecellis, 2009) 1. Data  validation ,  untuk  mengidentifikasi  dan menghapus  data  yang  ganjil  ( outlier/noise ), data yang tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap ( missing value )
2. Data  integration  and  transformation ,  untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma.
3. data  size  reduction  and  dicretization , untuk  memperoleh  data  set  dengan  jumlah atribut  dan record yang  lebih  sedikit  tetapi bersifat informatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  data  asli  yang digunakan ada 231 record yang terbagi atas data training  yang  digunakan  adalah  data  indeks kedalaman  kemiskinan(P1)  dan  keparahan kemiskinan (P2) menurut propinsi periode maret 2007-maret 2012 sebanyak 198 record atau 80% dari  jumlah  data  keseluruhan.  Sedangkan  data testing  yang  digunakan  adalah  data  indeks kedalaman  kemiskinan(P1)  dan  keparahan kemiskinan  (P2)  menurut  propinsi  periode september  2012    sebanyak  33  record  atau  20% dari  data  keseluruhan.  Agar  dapat  memberikan gambaran  perubahan  hasil  pengolahan  data, dibawah  ini diberikan deskripsi data asli, karena terlalu banyak penulis hanya mengambil dari data testing  sesuai  data  yang  akan  diuji  atau  di  test keakuratan datanya seperti tertera dalam tabel di bawah ini:
Tabel 1 Angka Indeks Kedalaman Kemiskinan(P1) dan Keparahan Kemiskinan(P2) Menurut Propinsi, September 2012

## Sumber: (Badan Pusat Statistika,2012)

## Metode Neural Network Struktur

## Backpropagation
Proses  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  80%  dari  total  data  ,  pada  proses ini  akan  dilakukan  pelatihan  dengan  arsitektur neural  network  yang  berbeda-beda.  Setiap arsitektur  neural  network  akan  menghasilkan bobot  pelatihan  yang  terakhir  yang  akan digunakan  sebagai  bobot  awal  saat  melakukan pengujian.  Berdasarkan  tabel  4.1  arsitektur jaringan    pada  penelitian  ini  terdiri  dari  input layer  sejumlah  4  neuron  yaitu  jumlah  penduduk miskin  X1,  prosentase  jumlah  penduduk  miskin X2,  garis  kemiskinan  X3  dan  propinsi  X4,  hidden layer sejumlah n neuron, output layer terdiri dari 2  neuron  Indeks  kedalaman  kemiskinan  Y1  dan indeks keparahan kemiskinan Y2. Berikut gambar arsitektur jaringan pada penelitian ini:

## Sumber: (Kusrini,2009)

## Gambar 2 Arsitektur Jaringan
Untuk setiap data pada data training dari Tabel 1, dihitung  input  untuk  simpul  berdasarkan  nilai input  dan    jaringan  saat  itu.  Bobot  awal  untuk input  layer , hidden  layer ,  dan  bias  diinisialisasi secara  acak.  Simpul  bias  terdiri  dari  dua,  yaitu pada input  layer yang  terhubung  dengan  simpul- simpul  pada hidden  layer ,  dan  pada hidden  layer yang terhubung pada output layer . Setelah semua nilai  awal  diinisialisasi,  kemudian  dihitung masukan,    keluaran,  dan error .  Selanjutnya membangkitkan output untuk simpul
menggunakan  fungsi  aktifasi  sigmoid.  Setelah didapat nilai dari fungsi aktifasi, hitung nilai e rror antara  nilai  yang  diprediksi  dengan  nilai  yang sesungguhnya.  Setelah  nilai  e rror dihitung, selanjutnya  dibalik  ke layer sebelumnya ( backpropagated ). Nilai Error yang dihasilkan dari langkah sebelumnya digunakan untuk memperbarui  bobot  relasi.  Begitu  seterusnya diulangi lagi ke langkah awal sampai kondisi yang diinginkan tercapai.
Mencari  network  terbaik  dilakukan  dengan  cara mengubah  jumlah  neuron/node  pada  lapisan tersembunyi  secara  trial  and  error,  maka  di dapatkan konfigurasi terbaik. Berikut  tabel Mean Square Error(MSE) dari beberapa variasi jaringan yang dilatih menggunakan mathlab versi 7.0 pada data  training  dengan  maximal  epoch(iterasi)  = 5000, momentum = 0.8, dan target error = 0.01:

## Tabel 2 Hasil Pelatihan Arsitektur

## Jaringan
Learning Rate  Arsitektur Jaringan MSE 0.5 4-3-2 0.56815 0.6 4-3-2 0.56802 0.7 4-3-2 0.56791 0.8 4-3-2 0.56781 0.9 4-3-2 0.56772 0.5 4-5-2 0.56816 0.6 4-5-2 0.56800 0.7 4-5-2 0.56787 0.8 4-5-2 0.56777 0.9 4-5-2 0.56769 0.5 4-10-2 0.56834 0.6 4-10-2 0.56810 0.7 4-10-2 0.56764
0.8 4-10-2 0.56760 0.9 4-10-2 0.56750 0.5 4-15-2 0.56838 0.6 4-15-2 0.56794 0.7 4-15-2 0.56770 0.8 4-15-2 0.56756 0.9 4-15-2 056732 0.5 4-30-2 0.56838 0.6 4-30-2 0.56808 0.7 4-30-2 0.56780 0.8 4-30-2 0.56755 0.9 4-30-2 0.56730
Ket:  4-30-2  =  neuron  input  layer  =  4,  neuron hidden layer = 30, dan neorun   output layer = 2.
Berdasarkan  tabel  di  atas,  maka  didapatkan konfigurasi jaringan terbaik sebagai berikut: 1. Jumlah neuron lapisan input = 4 2. Jumlah neoron lapisan tersembunyi = 30 3. Jumlah neuron lapisan output = 2 Sebagai  sampel  perhitungan  metode  neural network  struktur  backpropagation,  kita  akan menggunakan  arsitektur  jaringan  4-30-2,  artinya jumlah  neuron  lapisan  input  sebanyak  4,  jumlah neuron  lapisan  tersembunyi  sebanyak  30,  dan jumlah neuron lapisan output sebanyak 2. Sebagai kondisi berhenti adalah nilai ambang Mean Square Error (MSE)  sebesar  0,01  atau  maksimum  iterasi sebesar  5000 epoch . Learning  rete kita  set  0.5. Selanjutnya  nilai-nilai  bobot  awal  untuk input layer , hidden layer , dan bias kita inisialisasi secara acak dalam bentuk matrik sebagai berikut: 1.    Bobot  awal  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi A = [... 0.4500 0.0894 -0.8542 0.8416
0.9579 -0.1978 -0.5595 -0.6146
-0.6119 -0.9953 0.1435 -0.4015 -0.6320 -0.7867 -0.4583 0.5986 -0.0152 0.1257 0.4672 -0.1576];
2.Bobot  bias  awal  lapisan  input  ke  lapisan tersembunyi
B = [...
-0.9086
-0.6140 0.9221 0.9021 -0.9166];
3.    Bobot  awal  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan ouput :
C = [...
0.6595 -0.3997 0.4192 -0.8508 0.5004 0.4500 0.0894 0.4672 -0.1576 0.9579];
4.  Bobot bias awal lapisan tersembunyi ke lapisan output : D=[...
-0.0622 0.9021]; Langkah  berikutnya  adalah  pelatihan  jaringan. Source  code  menggunakan  mathlab  versi  7.0 untuk  pelatihan  neural  network  struktur backpropagation arsitektur jaringan di atas secara lengkap  ada  pada  lampiran.  Hasil  pelatihan  oleh mathlab diperlihatkan oleh gambar di bawah ini:

## Gambar 3 Hasil Pelatihan Data Training dengan arsitektur Jaringan 4-30-2
Arsitektur  jaringan  terbaik  yang  didapat saat  pelatihan  di  atas  akan  digunakan  sebagai arsitektur jaringan untuk tingkat kemiskinan pada data testing. Bobot awal pada data testing adalah bobot  terakhir  saat  pelatihan  dari  arsitektur jaringan. Secara lengkap nilai bobot awal data  testing  atau  bobot  akhir  jaringan  terbaik secara lebih . Hasil peramalan tingkat kemiskinan pada  data  testing  diperlihatkan  pada  tabel  di bawah ini:
Tabel  di  atas  menggambarkan  hasil  kerja  neural network  dalam  matlab  dimana  setelah  terpilih arsitektur  jaringan  yang  tepat  yaitu  4-30-2  data testing  dimasukkan  akan  langsung  menghasilkan indeks  kedalaman  kemiskinan  (P1)  dan  indeks keparahan kemiskinan (P2) lebih cepat.

## Pengujian Model
Untuk  mengukur  ketepatan  dan  keakuratan model  prediksi  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia ditentukan  dengan  menghitung  nilai Percentage Error (PE), Mean  Square  Error (MSE), Mean Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE digunakan untuk menilai  prestasi  jaringan  yang  dilatih  karena MAPE mengenal secara pasti signifikasi hubungan diantara data ramalan dengan data aktual melalui persentase dari data aktual serta indikator positif atau negatif pada galat (error) serta memberikan petunjuk  seberapa  besar  kesalahan  peramalan dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  dari  data tersebut. Berdasarkan tabel  2  dan tabel  3  di atas akan disusun neural network struktur backpropagation,  seperti  terlihat  pada  tabel  4 dibawah ini:
Tabel 3 Perhitungan Nilai MAD neural network struktur backpropagation. No Nilai Real NN Backpropagation MAD NNB P1(%)  P2(%) P1(%) P2(%) P1 P2 1 3.07 0.83 3.0734 0.8304 0.0034  0.0004 2 1.82 0.50 2.1177 0.5703 0.2977  0.0703 3 1.24 0.31 2.1176 0.5703 0.8776  0.2603 4 1.13 0.25 2.1176 0.5703 0.9876  0.3203 5 1.37 0.44 2.1176 0.5703 0.7476  0.1303 6 1.85 0.43 2.1433 0.5726 0.2933  0.1426 7 3.05 0.80 3.0628 0.8033 0.0128  0.0033 8 2.53 0.62 2.4926 0.6035 0.0374  0.0165 9 0.66 0.14 2.1176 0.5703 1.4576  0.4303 10 0.85 0.19 2.1177 0.5703 1.2677  0.3803 11 0.56 0.15 2.1176 0.5703 1.5576  0.4203 12 1.62 0.42 2.118 0.5703 0.4980  0.1503 13 2.39 0.57 2.3774 0.5735 0.0126  0.0035 14 2.89 0.75 2.8562 0.7373 0.0338  0.0127 15 1.93 0.44 2.1306 0.5706 0.2006  0.1306 16 0.95 0.28 2.1176 0.5703 1.1676  0.2903 17 0.39 0.07 2.1176 0.5703 1.7276  0.5003 18 3.20 0.83 3.2354 0.8461 0.0354  0.0161 19 3.47 0.91 3.4729 0.9025 0.0029  0.0075 20 1.24 0.33 2.1176 0.5703 0.8776  0.2403 21 1.08 0.27 2.1176 0.5703 1.0376  0.3003 22 0.76 0.17 2.1176 0.5703 1.3576  0.4003 23 0.99 0.25 2.1177 0.5704 1.1277  0.3204 24 1.18 0.30 2.1176 0.5703 0.9376  0.2703 25 2.82 0.82 2.8273 0.8191 0.0073  0.0009
26 1.68 0.42 2.1176 0.5703 0.4376  0.1503 27 1.92 0.49 2.1193 0.5709 0.1993  0.0809 28 3.21 0.84 3.2007 0.8394 0.0093  0.0006 29 1.74 0.40 2.1192 0.571 0.3792  0.1710 30 4.38 1.31 3.635 1.0586 0.7450  0.2514 31 0.85 0.14 2.1176 0.5704 1.2676  0.4304 32 5.71 1.71 3.636 1.0587 2.0740  0.6513 33 7.35 2.44 3.636 1.0587 3.7140  1.3813 0.77 0.24
Tabel  diatas  menunjukan  perbedaan  hasil perhitungan  antara  data  real  (data  testing) dengan  mamdani  yang  jauh  lebih  tinggi  dari realnya  sedangkan  metode neural  network memberikan  hasil  yang  mendekati  data  aslinya. Sehingga  hasil mean  absolute  deviation (MAD) yang  diperoleh neural  network memberikan selisih yang kecil .
Ta bel 4 Perhitungan Nilai MSE neural network struktur backpropagation. N o Nilai Real NN Backpropagatio n MSE NNB P1(% ) P2(% ) P1(%) P2(%) P1 P2 1 3.07 0.83 3.0734 0.8304 0.0000 0.0000 2 1.82 0.50 2.1177 0.5703 0.0886 0.0049 3 1.24 0.31 2.1176 0.5703 0.7702 0.0678 4 1.13 0.25 2.1176 0.5703 0.9754 0.1026 5 1.37 0.44 2.1176 0.5703 0.5589 0.0170 6 1.85 0.43 2.1433 0.5726 0.0860 0.0203 7 3.05 0.80 3.0628 0.8033 0.0002 0.0000 8 2.53 0.62 2.4926 0.6035 0.0014 0.0003 9 0.66 0.14 2.1176 0.5703 2.1246 0.1852 10 0.85 0.19 2.1177 0.5703 1.6071 0.1446 11 0.56 0.15 2.1176 0.5703 2.4261 0.1767 12 1.62 0.42 2.118 0.5703 0.2480 0.0226 13 2.39 0.57 2.3774 0.5735 0.0002 0.0000 14 2.89 0.75 2.8562 0.7373 0.0011 0.0002 15 1.93 0.44 2.1306 0.5706 0.0402 0.0171 16 0.95 0.28 2.1176 0.5703 1.3633 0.0843 17 0.39 0.07 2.1176 0.5703 2.9846 0.2503 18 3.20 0.83 3.2354 0.8461 0.0013 0.0003 19 3.47 0.91 3.4729 0.9025 0.0000 0.0001 20 1.24 0.33 2.1176 0.5703 0.7702 0.0577 21 1.08 0.27 2.1176 0.5703 1.0766 0.0902 22 0.76 0.17 2.1176 0.5703 1.8431 0.1602 23 0.99 0.25 2.1177 0.5704 1.2717 0.1027 24 1.18 0.30 2.1176 0.5703 0.8791 0.0731 25 2.82 0.82 2.8273 0.8191 0.0001 0.0000 26 1.68 0.42 2.1176 0.5703 0.1915 0.0226 27 1.92 0.49 2.1193 0.5709 0.0397 0.0065 28 3.21 0.84 3.2007 0.8394 0.0001 0.0000 29 1.74 0.40 2.1192 0.571 0.1438 0.0292 30 4.38 1.31 3.635 1.0586 0.5550 0.0632 31 0.85 0.14 2.1176 0.5704 1.6068 0.1852 32 5.71 1.71 3.636 1.0587 4.3015 0.4242 33 7.35 2.44 3.636 1.0587 13.793 8 1.9080 1.2045 0.127 8
Tabel  diatas  menunjukan  hasil  perhitungan  data real  (data  testing)  metode  neural  network memberikan  hasil  yang  mendekati  data  aslinya.
Sehingga  hasil  mean  standard  error  (MSE)  yang diperoleh  neural  network  memberikan  selisih yang kecil.
Dari  kedua  tabel  di  atas  dapat  dilihat  nilai  MAD dan MSE neural network backpropagation seperti terlihat pada tabel berikut:

## Tabel 5 Tabel Perbandingan Tingkat Error
Model Fuzzy Logic Mamdani dan Neural
Network Backpropagation. Tingkat Error NN Backpropagation P1 P2 MAD 0.7694 0.2405 MSE 1.2045 0.1278
Berdasarkan  tabel  tersebut  terlihat  nilai  error untuk metode neural network struktur backpropagation  ebih  kecil.  Dengan  perkataan lain, tingkat akurasi dan performance dari metode neural  network  struktur  backpropagation  dalam melakukan  prediksi  tingkat  kemiskinan  di Indonesia lebih baik.
KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan pembuatan  model  menggunakan  neural  network struktur  backpropagation  menggunakan  data tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Model  yang dihasilkan,  untuk  mengetahui  metode  ini memberikan  hasil  yang  baik  dalam  peramalan pada  perhitungan  tingkat  kemiskinan.  Untuk mengukur  kinerja  tersebut  digunakan  metode pengujian mean  absolute  deviation (MAD)  untuk indeks kedalaman kemiskinan sebesar 0,7694 dan indeks  keparahan  kemiskinan  sebesar  0,2405 sedangkan mean square error (MSE) untuk indek kedalaman kemiskinan sebesar 1,2045 dan indeks keparahan  kemiskinan  sebesar  0,1278,  diketahui bahwa  metode  neural  network  struktur backpropagation  memiliki  nilai accuracy dan kinerja yang  baik.
Dengan demikian, penulis tentukan benar ternyata  metode neural  network  struktur backpropagation merupakan  metode  yang  cukup baik  dalam  hal  peramalan,  sehingga  metode neural  network  struktur  backpropagation dapat memberikan  pemecahan  untuk  permasalahan peramalan  pada  perhitungan  tingkat  kemiskinan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistika. 2012. Statistika Kemiskinan 2007-2012. Jakarta: BPS
Indonesia.
Boa, Handayani.2008. Analisis Model  Kemiskinan Perdesaan  di  Indonesia.  EEP  Vol  5  no  1.  27 Februari 2013.
Fuad  FM.2011.  Prediksi  Ketersediaan  Beras  di Masyarakat  dengan  Menggunakan  Logika Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam Upaya  Peningkatan  Ketahanan  Pangan. AGROINTEK Volume 5, No.1 Maret 2005.
Kusrini,&Luthfi, E. T.2009.Algoritma Data Mining.
Yogyakarta: Andi Publishing.
Kusumadewi,    Sri    dan    Purnomo,    Hari.2010. Aplikasi    Logika    Fuzzy    Untuk  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Rohmatullah dan Marimin.2007. Logika Fuzzy dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Peningkatan Mutu  The  Hitam . Jurnal  Teknologi  dan Industri Pangan, Vol. XVIII No.2 tahun 2007.
Septiani,  Winnie  dan  Marimin.  2005.  Sistem Intelijen  Prediksi  dan  Penilaian  Kualitas Susu  Pasteurisasi  dengan  menggunakan Logika  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Yogyakarta:  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi 2005, Juni 2005.
Sumathi,  dan  S.,  Sivanandam,  S.N.  2006. Introduction  to  Data  Mining  and  its Applications .  Berlin  Heidelberg  New  York: Springer
Vercellis,  Carlo  (2009). Business  Intelligent:  Data Mining and Optimization for Decision Making . Southern Gate, Chichester, West Sussex: John Willey & Sons, Ltd.

## BIODATA PENULIS
Astriana  Mulyani.  Lahir  di Jakarta,  11  Agustus  1973.
Menempuh S1 pada Fakultas Sains dan Matematika jurusan Matematika  program  studi Matematika Industri dan Statistika,  S2  Ilmu  Komputer  Konsentrasi Sistem  Informasi  Manajemen.  Saat  ini  berkerja sebagai  dosen  di  STMIK  Nusa  mandiri  Jakarta adapun jurnal yang pernah saya hasilkan:
1.  Monitoring Traffic Dan Manajemen
Bandwidth Jaringan Komputer Pada Badan Sar  Nasional  Menggunakan    Aplikasi PRTG
2.  Perancangan  Animasi  Berkendara  Yang Aman Dan Nyaman
3.  Perhitungan  Komponen  Elektronika  Dasar Berbasis Android.